Python进阶学习：pandas--info()用法详解

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【Python】进阶学习：pandas–info()用法详解🌈个人主页：高斯小哥🔥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈希望得到您的订阅和支持~💡创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）🌵文章目录🌵📚一、初识`info()`函数💻二、`info()`函数的基本用法🔍三、定制`info()`函数的输出📚四、总结🤝五、期待与你共同进步📚一、初识info()函数  在pandas库中，info()函数是一个DataFrame和Series对象的方法，用于获取有关数据结构的简要摘要。通过调用info()函数，我们可以快速了解数据集中的基本信息，如行数、列数、列的数据类型、非空值的数量以及内存使用情况等。💻二、info()函数的基本用法  info()函数的基本用法非常简单，只需在DataFrame或Series对象上调用即可。importpandasaspd#创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3,None],'B':[4,None,6,8],'C':['p','q','r','s']}df=pd.DataFrame(data)#调用info()函数df.info()123456789101112'运行运行上述代码将输出DataFrame的简要摘要，包括索引类型、列名、非空值的数量以及每列的数据类型：RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0A3non-nullfloat641B3non-nullfloat642C4non-nullobjectdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:224.0+bytes12345678910🔍三、定制info()函数的输出  info()函数提供了一些可选参数，用于定制输出的内容。以下是info()函数的主要参数及其描述：verbose（布尔值，默认为True）:控制输出的详细程度。如果为True，则会显示每列的详细信息，包括非空值的数量。如果为False，则只显示摘要信息。buf（可写缓冲区，默认为None）:指定一个可写缓冲区，如文件对象或StringIO对象，用于将输出写入。如果提供了这个参数，info()函数不会将输出直接打印到控制台，而是写入到指定的缓冲区。memory_usage（布尔值或字符串，默认为None）:控制是否显示内存使用情况。如果为True，则会显示每列占用的内存大小。如果为字符串，则可以指定内存使用的单位，如'deep'表示深度内存使用。如果为None，则不显示内存使用情况。show_counts（布尔值，默认为None）:控制是否显示非空值的数量。如果为True，则会显示每列中非空值的数量。如果为False，则不显示这个信息。当verbose为False时，这个参数将被忽略。示例代码：importpandasaspd#创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3,None],'B':[4,None,6,8],'C':['p','q','r','s']}df=pd.DataFrame(data)#调用info()函数#verbose=Falsedf.info(verbose=False)print("*"*50)print("*"*50)#指定一个[可写]缓冲区withopen("result.txt","w")asf:df.info(buf=f)print("相关信息已写入result.txt!")print("*"*50)print("*"*50)#memory_usagedf.info(memory_usage="deep")print("*"*50)df.info(memory_usage=True)print("*"*50)df.info(memory_usage=False)print("\n"+"*"*50)print("*"*50)#show_countsdf.info(show_counts=True)print("\n"+"*"*50)df.info(show_counts=False)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738'运行运行输出：RangeIndex:4entries,0to3Columns:3entries,AtoCdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:224.0+bytes****************************************************************************************************相关信息已写入result.txt!****************************************************************************************************RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0A3non-nullfloat641B3non-nullfloat642C4non-nullobjectdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:424.0bytes**************************************************RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0A3non-nullfloat641B3non-nullfloat642C4non-nullobjectdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:224.0+bytes**************************************************RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0A3non-nullfloat641B3non-nullfloat642C4non-nullobjectdtypes:float64(2),object(1)****************************************************************************************************RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnNon-NullCountDtype----------------------------0A3non-nullfloat641B3non-nullfloat642C4non-nullobjectdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:224.0+bytes**************************************************RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):#ColumnDtype--------------0Afloat641Bfloat642Cobjectdtypes:float64(2),object(1)memoryusage:224.0+bytes1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465  通过合理设置这些参数，用户可以根据具体需求定制info()函数的输出内容，从而更有效地理解和分析数据集。这些参数使得info()函数在数据探索、数据清洗和预处理等阶段都非常有用。📚四、总结  info()函数是pandas库中一个非常实用的函数，它可以帮助我们快速了解数据集的基本信息。通过灵活运用info()函数，我们可以更好地理解和处理数据，为后续的数据分析和建模提供有力支持。🤝五、期待与你共同进步  🌱亲爱的读者，非常感谢你每一次的停留和阅读！你的支持是我们前行的最大动力！🙏  🌐在这茫茫网海中，有你的关注，我们深感荣幸。你的每一次点赞👍、收藏🌟、评论💬和关注💖，都像是明灯一样照亮我们前行的道路，给予我们无比的鼓舞和力量。🌟  📚我们会继续努力，为你呈现更多精彩和有深度的内容。同时，我们非常欢迎你在评论区留下你的宝贵意见和建议，让我们共同进步，共同成长！💬  💪无论你在编程的道路上遇到什么困难，都希望你能坚持下去，因为每一次的挫折都是通往成功的必经之路。我们期待与你一起书写编程的精彩篇章！🎉  🌈最后，再次感谢你的厚爱与支持！愿你在编程的道路上越走越远，收获满满的成就和喜悦！祝你编程愉快！🎉